論文の概要: MedCoAct: Confidence-Aware Multi-Agent Collaboration for Complete Clinical Decision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.10461v1
• Date: Sun, 12 Oct 2025 05:52:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.95176
• Title: MedCoAct: Confidence-Aware Multi-Agent Collaboration for Complete Clinical Decision
• Title（参考訳）: MedCoAct:完全臨床診断のための信頼性に配慮したマルチエージェントコラボレーション
• Authors: Hongjie Zheng, Zesheng Shi, Ping Yi,
• Abstract要約: 既存の医療AIシステムは、臨床チームで見られるクロスバリデーションや知識の統合なしに、タスクを独立して処理する。 MedCoActは,専門医と薬剤師の連携によって臨床協力をシミュレートする,信頼性に配慮したマルチエージェントフレームワークである。 その結果,MedCoActの診断精度は67.58%,薬剤推奨精度は67.58%であり,それぞれ7.04%,7.08%を上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8534178102035819
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autonomous agents utilizing Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in isolated medical tasks like diagnosis and image analysis, but struggle with integrated clinical workflows that connect diagnostic reasoning and medication decisions. We identify a core limitation: existing medical AI systems process tasks in isolation without the cross-validation and knowledge integration found in clinical teams, reducing their effectiveness in real-world healthcare scenarios. To transform the isolation paradigm into a collaborative approach, we propose MedCoAct, a confidence-aware multi-agent framework that simulates clinical collaboration by integrating specialized doctor and pharmacist agents, and present a benchmark, DrugCareQA, to evaluate medical AI capabilities in integrated diagnosis and treatment workflows. Our results demonstrate that MedCoAct achieves 67.58\% diagnostic accuracy and 67.58\% medication recommendation accuracy, outperforming single agent framework by 7.04\% and 7.08\% respectively. This collaborative approach generalizes well across diverse medical domains, proving especially effective for telemedicine consultations and routine clinical scenarios, while providing interpretable decision-making pathways.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)を利用した自律エージェントは、診断や画像分析のような孤立した医療タスクにおいて顕著な能力を示してきたが、診断の推論と治療決定を結びつける統合的な臨床ワークフローに苦慮している。 既存の医療AIシステムは、臨床チームに見られるクロスバリデーションや知識の統合なしにタスクを個別に処理し、現実の医療シナリオにおけるそれらの効果を低減します。 分離パラダイムを協調的アプローチに変換するために,専門医と薬剤師の連携による臨床協力をシミュレートする信頼性に配慮したマルチエージェントフレームワークであるMedCoActを提案し,統合診断および治療ワークフローにおける医療AI能力を評価するためのベンチマークであるD薬CareQAを提案する。 以上の結果から,MedCoActの診断精度は67.58.%,薬剤推奨精度は67.58.%,シングルエージェントフレームワークは7.04.%,薬剤推奨度は7.08.%であった。 この協調的アプローチは、様々な医療領域にまたがってうまく一般化し、特に遠隔医療の相談や日常的な臨床シナリオに有効であり、解釈可能な意思決定経路を提供する。

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